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建议避免对历史数据进行minor compaction，请参考如何避免对历史数据进行minor compaction？ 父主题： CarbonData数据分析
tbl1 limit 10 INTO OUTFILE "file:///home/work/path/result_"; 父主题： Doris数据分析
并将两个子查询的数据进行关联。 方案架构 IoTDB套件由若干个组件构成，共同形成数据收集、数据写入、数据存储、数据查询、数据可视化、数据分析等一系列功能。 图3展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图3 IoTDB结构
properties文件中。 CarbonData相关配置参数请参考CarbonData常见配置参数。 父主题： CarbonData数据分析
Hive 应用场景 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）提供企业级大数据集群云服务，里面包含HDFS、Hive、Spark等组件，适用于企业海量数据分析。 其中Hive提供类SQL查询语言，帮助用户对大规模的数据进行提取、转换和加载，即通常所称的ET
除了，该列不会再创建inverted index。但是旧的INVERTED_INDEX配置值不会变化。 父主题： CarbonData数据分析
gint。 可以使用DESCRIBE格式化命令查看表数据大小和表索引大小。 操作结果 根据命令创建表。 父主题： CarbonData数据分析
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载，一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组，普通模式不需要）。
图1 Grafana对接IoTDB 方案架构 IoTDB套件由若干个组件构成，共同形成数据收集、数据写入、数据存储、数据查询、数据可视化、数据分析等一系列功能。 图2展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图2 IoTDB结构
sh离线方式进行数据的导出。 图1 导入导出IoTDB数据 方案架构 IoTDB套件由若干个组件构成，共同形成数据收集、数据写入、数据存储、数据查询、数据可视化、数据分析等一系列功能。 图2展示了使用IoTDB套件的全部组件形成的整体应用架构，IoTDB特指其中的时间序列数据库组件。 图2 IoTDB结构
execution.time”可在“carbon.properties”文件中设置，表示一次查询允许花费的最长时间。 父主题： CarbonData数据分析
建议避免对历史数据进行minor compaction，请参考如何避免对历史数据进行minor compaction？ 父主题： CarbonData数据分析
使用永洪BI访问MRS HetuEngine 应用场景 永洪BI是一款一站式大数据BI平台，全面覆盖数据分析过程中的各个环节，轻松完成全流程数据分析任务，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，极大降低了实施、集成、培训的成本。 本章节以Yonghong Desktop
可通过SHOW TABLES命令进行查询，确认所需删除的表是否成功被删除，详见SHOW TABLES。 父主题： CarbonData数据分析
ClickHouse数据入库工具 最佳实践方案 ClickHouse数据加工流程最佳实践：在数据湖中通过Hive&Spark（批量）/FlinkSQL（增量）加工成大宽表后，通过CDL/Loader工具实时同步到ClickHouse，下游BI工具和应用进行实时OLAP分析。 数据加工
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载，一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。3.x之前版本请参考均衡Kafka扩容节点后数据 前提条件 MR
本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。样例程序主要有以下方式。 使用JDBC接口提交数据分析任务。 使用HCatalog接口提交数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 定义HiveQL。HiveQL
1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据，再操作RDD。
1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据，再操作RDD。
使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 操作场景 BulkLoad工具支持根据rowkey的取值模式、范围、字段名、字段值对HBase数据做批量删除。 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 执行如下命令删除从“row_start”到“row_stop”的行，并且
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